C++ für Wissenschaftliches Rechnen

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1 C++ für Wissenschaftliches Rechnen Dan Popović Interdisziplinäres Institut für Wissenschaftliches Rechnen, Universät Heidelberg 24. Oktober 2011 Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

2 C++ für Wissenschaftliches Rechnen 1 Warum C++? Motivation 2 Vorausgesetzte Techniken 3 Das erste Programm 4 Grundlagen C++ Datentypen Kontrollfluss Funktionen 5 Zeiger und Referenzen 6 Abstrakte Datentypen und ihre Realisierung in C++ Klassen Konstruktoren und Destruktoren 7 Templates und generische Programmierung 8 Die Standard Template Library (STL) Bespiel einer Container-Klasse: Vektoren Das Iterator-Interface 9 Built-in Algorithmen der STL 10 Vererbung in C++ 11 Virtuelle Funktionen und abstrakte Basisklassen DanVirtuelle Popović (IWR, Funktionen Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

3 Warum C++? Motivation Anforderungen an die Programmiersprache Effizienz... des Programms der Entwicklung Hardware-nahe Programmiersprachen Integration mit existierendem Code Abstraktion Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

4 Warum C++? Motivation Vergleich von C++ mit anderen Sprachen Fortran & C + schneller Code + gute Optimierungen nur prozedurale Sprachen wenig Flexibilität schlechte Wartbarkeit C++ + gute Wartbarkeit + schneller Code + gute Integration mit Fortran und C Bibliotheken + hoher Abstraktionsgrad schwerer zu optimieren meistens mehr Speicherverbrauch Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

5 Literatur Literatur Literatur zu C++ B. Stroustrup: C++ Die Programmiersprache (Die Bibel) A. Willms: C++ Programmierung (Für Anfänger gut geeignet) B. Eckel: Thinking in C++, Volume Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

6 Vorausgesetzte Techniken Grundlegende vorausgesetzte C++-Kenntnisse Um die Vorzüge von C++ auszunutzen, sind abstrakte Techniken notwendig. Folgende grundlegenden Konzepte sind als Basis unumgänglich: Grundlegende Datentypen und Kontrollstrukturen: int, double, bool, char,... conditionals: if, switch,... loops: for, while Grundlegende Programmstrukturen: Funktionen Rekursive und iterative Programmierung Zeiger und Referenzen Klassen und Vererbung class und struct private, public, protected Konstruktoren und Destruktoren public, private-vererbung (rein) virtuelle Funktionen abstrakte Basisklassen Polymorphismus von Funktionen, Überladen von Operatoren Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

7 Das erste Programm Ein erstes Programm: Hallo, Welt! 1 // include i/o library 2 # include <iostream > 3 4 // main is always the first function to be called 5 // argc: counts program arguments 6 // argv: pointer to C-Strings containing the arguments 7 int main ( int argc, char ** argv ) 8 { 9 std :: cout << " Hello, World... " << std :: endl ; // return value of function 12 return 0; 13 } Das Erstellen des Executables erfordert hier nur einen Compiler (g++): Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

8 Das erste Programm Übersetzen unter Linux Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

9 Grundlagen C++ Datentypen Datentypen in C++ Die elementaren Datentypen in C++ sind: int: Ganzzahlen, int a = 2; long: Große Ganzzahlen, long a = 1e15; char: Zeichen, char a = b ; float: Gleitkommazahlen 4 Byte, float b = 3.14; double: Gleitkommazahlen 8 Byte, double c = ; bool: Wahrheitswerte, bool d = false; Daneben gibt es eine Vielzahl erweiterter Datentypen und die Möglichkeit, beliebige eigene zu definieren. Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

10 Vezweigungen Grundlagen C++ Kontrollfluss if-verzweigungen: 1 # include <iostream > 2 3 int main ( int argc, char ** argv ) 4 { 5 int a = 5; // an integer variable 6 if (a > 0) 7 { 8 std :: cout << " Hello, World... " << std :: endl ; 9 } 10 else 11 { 12 return 1; // emit an error 13 } return 0; 16 } Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

11 Grundlagen C++ Realisierung von Schleifen Kontrollfluss for-schleifen, while-schleifen, do..while-schleifen. 1 # include <iostream > 2 3 int main ( int argc, char ** argv ) 4 { 5 for ( int i =1; i <10; ++i) 6 std :: cout << " i: " << i << std :: endl ; 7 8 int j = 5; 9 while ( j > 0) 10 { 11 std :: cout << " j: " << j << std :: endl ; 12 j - -; 13 } return 0; 16 } Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

12 Grundlagen C++ Realisierung von Schleifen Kontrollfluss Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

13 Grundlagen C++ Funktionen Funktionen Funktionen Funktionen dienen zur Kapselung von Programmabschnitten und können bei Bedarf aufgerufen werden. In C++ haben sie immer die Syntax 1 Rueckgabetyp Funktionsname ( Parameter1, Parameter2,..) ; Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

14 Grundlagen C++ Funktionen Ein Beispielprogramm mit Funktion 1 # include <iostream > 2 3 using namespace std ; // use namespace std globally (here ok, 4 // avoid this in the general case) 5 6 // A function that greets everyone 7 void greet () 8 { 9 // do not need namespace-selector std:: any more 10 cout << " Hello, World." << endl ; 11 } // main function 14 int main ( int argc, char ** argv ) 15 { 16 greet (); 17 return 0; 18 } Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

15 Grundlagen C++ Funktionen Call-by-Reference und Call-by-Value Bei Call-by-Value wird die Adresse des Objekts als Funktionsparameter übergeben und keine Kopie des Objekts erzeugt: 1 // call-by-value 2 void swap_wrong ( int a, int b) 3 { 4 int tmp = a; 5 a = b; // does not work, a and b are local copies 6 b = tmp ; // in the scope of the function 7 } 8 9 // call-by-reference 10 void swap_right ( int & a, int & b) 11 { 12 int tmp = a; // a, b are reference parameters 13 a = b; // That means changes to them are 14 b = tmp ; // persistant after end of function call 15 } Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

16 Grundlagen C++ Funktionen Call-by-Reference und Call-by-Value 1 // main function 2 int main ( int argc, char ** argv ) 3 { 4 int a=5, b =6; 5 6 // Ausgabe 5, 6 7 swap_wrong (a, b) 8 std :: cout << a << ", " << b << std :: endl ; 9 10 // Ausgabe 6, 5 11 swap_right (a, b) 12 std :: cout << a << ", " << b << std :: endl ; return 0; 15 } Sollen Änderungen einer Funktion Bestand haben, müssen immer Referenz-Variablen verwendet werden (wie bei swap_right). Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

17 Zeiger und Referenzen Zeiger und Referenzen Eines der kompliziertesten Themen in C/C++ sind Zeiger und Referenzen. Zeiger und der Adressoperator & int x = 12 Die Variable x ist definiert durch Adresse, Größe (benötigter Speicherplatz), Name und Inhalt. Um den Wert der Adresse (nicht der Variablen x!) zu ermitteln, gibt es den Adressoperator &: std::cout << &x << std::endl Ausgabe: 0xA Adresswerte können in sogenannten Zeigervariablen gespeichert werden. Zeiger haben die Syntax typ *name, wobei typ der Typ der Variablen (des Objekts) ist, auf den der Zeiger name zeigt. Beispiel: int* z = &x; Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

18 Zeiger und Referenzen Zeiger und Referenzen Der Dereferenzierungsoperator * int* z = &x; Über die Zeigervariable z kann der Wert der Variablen x verändert werden (Dereferenzierungsoperator *): *z = 4711; bedeutet, daß die Variable x den Wert 4711 zugewiesen bekommnt. Achtung! Mit dem Dereferenzierungsoperator wird nicht der Zeiger z verändert (z zeigt immer noch auf die Speicheradresse von x). Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

19 Zeiger und Referenzen Zeiger und Referenzen Der Dereferenzierungsoperator * int* z = &x; Über die Zeigervariable z kann der Wert der Variablen x verändert werden (Dereferenzierungsoperator *): *z = 4711; bedeutet, daß die Variable x den Wert 4711 zugewiesen bekommnt. Achtung! Mit dem Dereferenzierungsoperator wird nicht der Zeiger z verändert (z zeigt immer noch auf die Speicheradresse von x). Referenzen Neben Zeigervariablen gibt es Referenzen. Referenzen sind intern Zeiger. Referenzen kann man sich als anderen Namen für eine Variable vorstellen: 1 int x = 5; 2 int & y = x; // anderer Name fuer x 3 y = 4; // bedeutet x = 4! Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

20 Zeiger und Referenzen Zeiger und Referenzen Beispiele für Zeiger und Referenzen 1 int i, j, *p, *q; 2 int & s = i, & r = j; // Referenzen muessen initialisiert werden 3 4 r = 2; // OK, j (==r) hat jetzt Wert 2 5 r = &j; // BAD, &j hat falschen Typ int * statt int 6 7 p = 2; // BAD, 2 hat falschen Typ int statt int * 8 p = &j; // OK, p enthaelt nun Adresse von j 9 10 if ( p == q) // WAHR, falls p, q auf die gleiche Adresse zeigen 11 // Der Inhalt der Adresse ist egal if (r == s) // WAHR, falls Inhalt von j (Referenz von r) und i 14 // (Referenz von s) gleich ist. Die Adresse der 15 // Variablen ist egal! Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

21 Zeiger und Referenzen Zeiger und Referenzen Felder (Mehrdimensionale) Felder sind nichts anderes als Zeiger auf den ersten Feldeintrag: 1 int a [5]; // Feld von 5 int-variablen 2 3 a [0] = 3; 4 std :: cout << *a; // output: 3 (= a[0]) 5 std :: cout << & a; // output: Adresse von a[0] 6 7 int a [3][20]; // 3 x 20 - Feld Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

22 Zeiger und Referenzen Zeiger und Referenzen Verschachtelungen Zeiger erlauben beliebig komplizierte Konstrukte: 1 int ** p; // p enthaelt Zeiger, die auf Variablen des 2 // Typs int zeigen 3 4 int * p [10]; // p ist ein Feld, das 10 int-variablen enthaelt, 5 // denn die Klammern [] binden staerker als *. 6 // D.h. int * ist der Typ der Feldelemente! 7 8 int (*p) [10]; // Jetzt hingegen ist p ein Zeiger auf ein 9 // Feld mit 10 int-komponenten int * f() // f ist eine parameterlose Funktion, die 12 // einen Zeiger auf int zurueckgibt. 13 // Runde Klammern binden staerker, wie oben! Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

23 Abstrakte Datentypen und ihre Realisierung in C++ Klassen und Datentypen Klassen Eine C++-Klasse definiert einen Datentyp. Ein Datentyp ist eine Zustandsmenge mit Operationen, die die Zustände ineinander überführen. Beispiel komplexe Zahlen: 1 # include <iostream > 2 3 class ComplexNumber { // a class defintion 4 public : 5 void print () 6 { 7 std :: cout << u << " + i * " << v << std :: endl ; 8 } 9 10 private : 11 double u, v; 12 }; // ; is very important! int main ( int argc, char ** argv ) 15 { 16 ComplexNumber a, b, c; 17 a. print (); // print unitialized (!) number //c = a + b; // where defined? return 0; 22 } Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

24 Abstrakte Datentypen und ihre Realisierung in C++ Klassen Klassen und Datentypen C++ ermöglicht die Kapselung des Datentyps, d.h. Trennung von Implementierung und Interface. public: Interface-Spezifikation, private: Daten und Implementierung. Von außen kann nur auf Methoden und Daten im public-teil zugegriffen werden. Implementierung der Methoden kann ausserhalb der Klasse geschehen. Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

25 Abstrakte Datentypen und ihre Realisierung in C++ Konstruktoren und Destruktoren Konstruktoren Der Befehl ComplexNumber a; veranlasst den Compiler, eine Instanz der Klasse zu erzeugen. Zur Initialisierung wird ein Konstruktor aufgerufen. Es können verschiedene Konstruktoren existieren (Polymorphismus!). In gewissen Fällen erzeugt der Compiler default-konstruktoren. Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

26 Abstrakte Datentypen und ihre Realisierung in C++ Konstruktoren Konstruktoren und Destruktoren Die Klasse ComplexNumber mit zwei Konstruktoren: 1 class ComplexNumbers 2 { 3 public : 4 // some constructors 5 ComplexNumber () { u = 0; v = 0; } // default 6 7 ComplexNumber ( double re, double im) // initialize with 8 { u = re; v = im; } // given numbers 9 10 void print () {... } private : 13 double u, v; 14 }; Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

27 Abstrakte Datentypen und ihre Realisierung in C++ Konstruktoren Konstruktoren und Destruktoren 1 // usage of the complex number class 2 int main ( int argc, char ** argv ) 3 { 4 ComplexNumber a (3.0,4.0) ; 5 ComplexNumber b (1.0,2.0) ; 6 ComplexNumber c; 7 8 a. print (); // output: 3 + i * 4 9 c = a + b; // where defined? return 0; 12 }; Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

28 Abstrakte Datentypen und ihre Realisierung in C++ Konstruktoren und Destruktoren Destruktoren Dynamisch erzeugte Objekte können vernichtet werden, falls sie nicht mehr benötigt werden. Das Löschen von Objekten übernimmt der Destruktor. Destruktoren sind insbesondere auszuimplementieren, wenn die Klasse Zeiger (etwa Felder!) enthält. Ebenso bei Verwendung von dynamischen Speicher in einer Klasse. Stichworte zur dynamischen Speicherverwaltung: new, delete. Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

29 Abstrakte Datentypen und ihre Realisierung in C++ Konstruktoren und Destruktoren Überladen von Operatoren Operationen für abstrakte Datentypen (Klassen) Die Anweisung a + b ist für ComplexNumber nicht definiert und muss erklärt werden. Für Klassen können verschiedene Operationen wie ++,+,*,/,-,--,=,!=,!,==,[],... ausimplementiert werden. Klassen, die den Operator () implementieren, heißen Funktoren. Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

30 Templates und generische Programmierung Templates Templates Code-Schablonen Templates ermöglichen die Parametrisierung von Klassen und Funktionen. Templates entkoppeln Funktionen oder Algorithmen vom Datentyp. Zulässige Parameter: Standard-Typen wie int, double,..., Eigene Typen (Klassen), Templates. Templates ermöglichen statischen Polymorphismus (siehe später). Templates verallgemeinern Code Generische Programmierung. Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

31 Templates und generische Programmierung Beispiel: Templatisierte Funktion 1 # include <iostream > 2 3 // example for a function template 4 template <class T> 5 T getmax ( const T& a, const T& b) 6 { 7 return (a>b)? a : b; 8 } 9 10 int main () 11 { 12 int i = 5, j = 6, k; 13 double l = 10.4, m = 10.25, n; k = getmax <int >(i,j); n = getmax < double >(l,m); 16 std :: cout << k << ", " << n << std :: endl ; 17 // output: 6, return 0; 20 } Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

32 Templates und generische Programmierung Beispiel: Templatisierte Array-Klasse 1 // a class that takes a template parameter 2 template < typename T> class Array 3 { 4 public : 5 int add ( const T& next, int n); // add next at data[n] 6 T& at( int n); 7 T& operator []( int n) { return at( n); } // overloaded operator 8 9 private : 10 T data [10]; 11 }; // add a new data member 14 template <class T> int Array <T >:: add ( const T& next, int n) 15 { 16 if (n >=0 && n <10) 17 { 18 data [ n] = next ; return 0; 19 } 20 else return 1; 21 } Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

33 Templates und generische Programmierung Beispiel: Templatisierte Array-Klasse 1 // get a certain data member 2 template <class T> T& Array <T >:: at( int n) 3 { 4 if (n >=0 && n <10) return data [ n]; 5 } 6 7 // main program 8 # include <iostream > 9 int main () 10 { 11 Array <int > c; c. add (3,0) ; c. add (4,5) ; c. add (0,1) ; 12 std :: cout << c.at (5) << std :: endl ; 13 // output: Array <char > d; d. add ( x,9); 16 std :: cout << d.at (9) << std :: endl ; 17 // output: x return 0; 20 } Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

34 Templates und generische Programmierung Weiteres zu Templates Mehrere Template-Parameter sind möglich Parameter können default-werte haben Templates können ausspezialisiert werden (für Sonderfälle) Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

35 Die STL STL Die Standard Template Library In C++ gibt es viele vorgefertigte Template-Container, die ohne Kenntnis der Implementierung verwendet werden können. Sie sind in einer Bibliothek, der STL, zusammengefasst. Die STL ist eine Sammlung von Template Klassen und Algorithmen, bietet viele Containerklassen (Klasse, die eine Menge anderer Objekte verwaltet), hat dabei vereinheitlichte User-Interfaces für die Container, ist in der C++-Standardbibliothek enthalten. Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

36 Die STL Container-Arten der STL Die STL stellt verschiedene Arten von Containern bereit: Sequentielle Container Beispiele: Vektoren, Listen Container adapter Eingeschränktes Interface zu beliebigen Containern Beispiele: Stacks, Queues Assoziative Container Schlüssel-Wert Container Beispiel: Maps, Multimaps Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

37 Die STL Vor- und Nachteile der STL Vor- und Nachteile der STL + Dynamisches Speichermanagment + Vermeidung von array-überläufen + Hohe Qualität der Container + Optimierbarkeit durch statischen Polymorphismus Unübersichtliche Fehlermeldungen Hohe Anforderungen an Compiler und Entwickler Nicht alle Compiler sind STL-fähig (obwohl die STL im C++-Standard enthalten ist) Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

38 Die STL Bespiel einer Container-Klasse: Vektoren Beispiele für die Verwendung von STL-Containern: vector 1 # include <iostream > 2 # include <vector > 3 4 int main () { 5 // example usage of an STL vector 6 int result = 0; 7 std :: vector <int > x (100) ; for ( int j =0; j <100; j ++) x[ j] = j; 11 x. push_back (100) ; for ( int j =0; j<x. size (); j ++) 14 result += x[ j]; // output: std :: cout << result << std :: endl ; return 0; 20 } Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

39 Die STL Das Iterator-Interface Das Iterator-Interface Iteratoren bieten Zugriff auf die Elemente eines Containers. Sie Iterieren über die Elemente eines Containers, Liefern Zeiger auf Container-Elemente, Werden von jeder Container-Klasse bereitgestellt, Gibt es in rw - und einer w -Varianten, Helfen, array-überläufe zu vermeiden. Die Iteratoren werden von vielen STL-Algorithmen wie Sortieren, Suchen u. ä. verwendet. Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

40 Die STL Das Iterator-Interface Beispiel: Iteratorieren über eine Map 1 # include <iostream > 2 # include <map > 3 # include <cstring > 4 5 int main () 6 { 7 // example usage of an STL-map 8 std :: map <std :: string, int > y; 9 10 y[" eins "] = 1; y[" zwei "] = 2; 11 y[" drei "] = 3; y[" vier "] = 4; std :: map < std :: string, int >:: iterator it; 14 for (it=y. begin (); it!=y. end (); ++ it) 15 std :: cout << it -> first << ": " << it -> second << std :: endl ; 16 // output: 1: eins 17 // 2: zwei... usw return 0; 20 } Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

41 STL Algorithmen Algorithmen Algorithmen, die die STL bereitstellt Die STL enthält viele hilfreiche Algorithmen, die Elemente eines Datencontainerns manipulieren können, die Iteratoren zum Elementzugriff verwenden. Beispiele: Sortieren Suchen Kopieren Umkehren der Reihenfolge im Container... Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

42 STL Algorithmen Algorithmen Beispiel: Sortier-Algorithmen für Vektoren Verschiedene Sortierungen für Vektoren stehen bereit Unterscheidung z.b. durch: Benutzte Vergleichsoperation Bereich der Sortierung Stabilität Komplexität des Standard-Sortierers für Vektoren: O(n log n) ideal O(n 2 ) ungünstigster Fall eigene Vergleichsfunktionen möglich Achtung: (doppelt verkettete) Listen sind auf Einfügen und Löschen von Elementen optimiert spezielle Sortier-Algorithmen Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

43 Algorithmen STL Algorithmen Beispiel: Verwendung eines Sortier-Algorithmus für Vektoren 1 // a vector for integers 2 vector <int > x; 3 4 x. push_back (23) ; x. push_back ( -112) ; 5 x. push_back (0) ; x. push_back (9999) ; 6 x. push_back (4) ; x. push_back (4) ; 7 8 // sort the integer vector 9 sort (v. begin (), v. end ()); // output: for ( int i = 0; i<x. size (); i ++) 13 cout << x[i] << "\t"; Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

44 Vererbung in C++ Vererbung in C++ Vererbung Datentyp gibt seine Abstraktion an anderen Datentyp weiter. Ist-ein Relation: Dreieck ist ein geometrisches Objekt, d.h. Klasse Dreieck ist von Klasse GeomObject abzuleiten. Nicht zu verwechseln mit einer Enthält-ein Relation: Ein Dreieck enthält drei Punkte (aber ein Dreick ist kein Punkt keine Vererbung). Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

45 Vererbung in C++ Vererbung in C++ 1 // example of inheritance in C++ 2 class Matrix { 3 public : private : 6 double data [3][3]; // (3 x 3)-Matrix 7 }; 8 9 // the derived class: symmetrical matrix is a matrix 10 class SymMatrix : public Matrix { 11 public : 12 double getentry ( int i, int j) { return data [ i][ j]; } 13 // error: data private in base class 14 // performance? // constructor calls a constructor of base class 17 SymMatrix () : Matrix () {... } 18 }; Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

46 Vererbung in C++ Verschiedene Arten der Vererbung in C++ Bei Vererbung ist darauf zu achten, auf welche Member die abgeleitete Klasse Zugriff erhält verschiedene Arten der Vererbung: private-vererbung: Alle Elemente der Basisklasse werden private Member der abgeleiteten Klasse. public-vererbung: public-member der Basisklasse werden public-member der abgeleiteten Klasse, private wird zu private. Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

47 Virtuelle Funktionen und abstrakte Basisklassen Virtuelle Funktionen Virtuelle Funktionen Virtuelle Funktionen erlauben, dass abgeleitete Klassen Methoden der Basisfunktionen überdecken: 1 class GeomObject { // base class for geo objects 2 public : // area is a function member 3 virtual double area () { return 0.0; } }; 6 7 class Triangle : 8 public GeomObject { // a derived class 9 public : // has a specific member area as well! 10 double area () 11 { 12 return 0.5 * a * h; 13 } private : 16 double h, a; 17 }; Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

48 Virtuelle Funktionen und abstrakte Basisklassen Virtuelle Funktionen Virtuelle Funktionen Wenn Basis- und abgeleitete Klasse enthalten Mitglieder gleichen Namens enthalten Welche Methode wird aufgerufen? 19 int main () { 20 GeomObject * geo ; 21 Triangle t; geo = &t; 24 std :: cout << geo -> area << std :: endl ; //? return 0; 27 }; Lösung: Falls nicht anders angegeben, die Methode des Basisobjekts (!). Durch das Schlüsselwort virtual wird der Aufruf an die abgeleitete Klasse durchgereicht. Stichwort Late Binding, d.h. Zuordnung Methodenname Implementierung erst zur Laufzeit. Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

49 Virtuelle Funktionen und abstrakte Basisklassen Virtuelle Funktionen Dynamischer Polymorphismus Die Technik der späten Typ-Bindung mit virtuellen Funktionen hat einen eigenen Namen: Dynamischer Polymorphismus Genaue Typbestimmung zur Laufzeit. Realisierung über: - Virtuelle Funktionen (function lookup table), - Überschreiben von Funktionen. Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

50 Virtuelle Funktionen und abstrakte Basisklassen Virtuelle Funktionen Dynamischer Polymorphismus Die Technik der späten Typ-Bindung mit virtuellen Funktionen hat einen eigenen Namen: Dynamischer Polymorphismus Genaue Typbestimmung zur Laufzeit. Realisierung über: - Virtuelle Funktionen (function lookup table), - Überschreiben von Funktionen. Vorteile des dynamischen Polymorphismus Basisklassen sind Obermengen der abgeleiteten Klassen Algorithmen, die auf Basisklasse operieren, können auch auf den abgeleiteten Klassen operieren. Beispiel: Liste, die Pointer auf GeomObjects speichert. Pointer kann auf ein Triangle-Objekt oder jedes andere GeomObject-Objekt zeigen! Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

51 Virtuelle Funktionen und abstrakte Basisklassen Rein virtuelle Funktionen und abstrakte Basisklassen Abstrakte Basisklassen und Schnittstellen Oftmals sind virtuelle Funktionen nicht sinnvoll in der Basisklasse definierbar. Dann Deklararation der Funktion in der Basisklasse als rein virtuell : virtual area() = 0. Abgeleitete Klassen müssen rein virtuelle Funktionen implementieren. Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

52 Virtuelle Funktionen und abstrakte Basisklassen Rein virtuelle Funktionen und abstrakte Basisklassen Abstrakte Basisklassen und Schnittstellen Abstrakte Basisklassen Enthält eine Basis-Klasse eine rein virtuelle Funktionen, heisst die Klasse abstrakt. Von abstrakten Klassen können keine Objekte instanziiert werden. Eine abstrakte Basisklasse definiert einheitliches Erscheinungsbild (Interface) einer Abstraktion. Algorithmen operieren auf diesem Interface, d.h. unabhängig der tatsächlichen Implementierung. Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

53 Virtuelle Funktionen und abstrakte Basisklassen Rein virtuelle Funktionen und abstrakte Basisklassen Abstrakte Basisklassen und Schnittstellen Beispiel: Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

54 Virtuelle Funktionen und abstrakte Basisklassen Rein virtuelle Funktionen und abstrakte Basisklassen Abstrakte Basisklassen und Schnittstellen Beispiel: Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

55 Virtuelle Funktionen und abstrakte Basisklassen Rein virtuelle Funktionen und abstrakte Basisklassen Abstrakte Basisklassen und Schnittstellen Erklärung des Beispiels: Der Algorithmus Mittelpunktsregel integriert beliebige Funktionen Es existiert eine (u.u. abstrakte) Basis-Klasse für Funktionen Allgemeine Funktionen wie Polynome, Sinus,... werden von der Basisklasse abgeleitet. Mittelpunktsregel operiert nur auf der Funktionsschnittstelle! Es folgt der Code zum Beispiel, es wird ein Sinus integriert: Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

56 Virtuelle Funktionen und abstrakte Basisklassen Rein virtuelle Funktionen und abstrakte Basisklassen Abstrakte Basisklassen und Schnittstellen // main.cpp: Test der Integration mit der Funktions-Schnittstelle // System-Header inkludieren #include <c s t d l i b > #include <i o s t r e a m> #include <cmath> // eigene Header inkludieren #i n c l u d e s in us. h #i n c l u d e m i t t e l p u n k t s r e g e l. h // main-funktion i n t main ( i n t argc, char argv ) { // Objekt der Klasse Mittelpunktsregel anlegen MittelpunktsRegel mipur (100) ; // Sinus-Objekt erzeugen Sinus s1 ; // Integration der Polynome testen s t d : : cout << I n t e g r a l S i n u s : << mipur. i n t e g r a l A u s w e r t e n ( s1, 2.0,2.0) << s t d : : e n d l ; s t d : : cout << I n t e g r a l S i n u s : << mipur. i n t e g r a l A u s w e r t e n ( s1, ,6.2890) << s t d : : e n d l ; s t d : : cout << s t d : : e n d l ; } r e t u r n 0 ; Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

57 Virtuelle Funktionen und abstrakte Basisklassen Rein virtuelle Funktionen und abstrakte Basisklassen Abstrakte Basisklassen und Schnittstellen // mittelpunktsregel.h: Die Klasse Mittelpunktsregel #i n c l u d e funktion. h #i f n d e f MIPUREGEL H #d e f i n e MIPUREGEL H // Mittelpunktsregel-Klasse c l a s s M i t t e l p u n k t s R e g e l { public : M i t t e l p u n k t s R e g e l ( i n t a n z a h l ) : n ( a n z a h l ) {} M i t t e l p u n k t s R e g e l ( ) {}; // Integral einer Funktion auswerten double i n t e g r a l A u s w e r t e n ( F u n k t i o n& f, double a, double b ) c o n s t { double e r g = 0. 0 ; double h = (b a ) /(1.0 n ) ; // Laenge der Intervalle // Anteile der einzelnen Boxen aufsummieren f o r ( i n t i =0; i<n ; ++i ) { double x = a + i h h ; // Intervall-Mittelpunkt erg += h f. auswerten ( x ) ; // Funktionsauswertung } r e t u r n erg ; } private : i n t n ; }; #e n d i f Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

58 Virtuelle Funktionen und abstrakte Basisklassen Rein virtuelle Funktionen und abstrakte Basisklassen Abstrakte Basisklassen und Schnittstellen // funktion.h: Abstrakte Schnittstellenklasse fuer Funktionen // Inklusions-Waechter #i f n d e f FUNKTION H #d e f i n e FUNKTION H // Abstrakte Basisklasse fuer Funktionen c l a s s F u n k t i o n { public : // Konstruktoren F u n k t i o n ( ) {}; // virtueller Destruktor v i r t u a l F u n k t i o n ( ) {}; // Funktion auswerten, rein virtuell! v i r t u a l double a u s w e r t e n ( double x ) c o n s t = 0 ; private : }; #e n d i f Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

59 Virtuelle Funktionen und abstrakte Basisklassen Rein virtuelle Funktionen und abstrakte Basisklassen Abstrakte Basisklassen und Schnittstellen #include <cmath> // inkludiere Basisklasse / Schnittstelle #i n c l u d e funktion. h #i f n d e f SINUS H #d e f i n e SINUS H // Kapselungs-Klasse fuer den Sinus c l a s s S i n u s : p u b l i c F u n k t i o n { p u b l i c : S i n u s ( ) {} // Erfuellung der Schnittstelle double a u s w e r t e n ( double x ) c o n s t { r e t u r n s i n ( x ) ; } p r i v a t e : }; #e n d i f Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

60 Polymorphismen Statischer vs. Dynamischer Polymorphismus Dynamischer Polymorphismus Der ganz normale Polymorphismus. Anwendung: Interface-Definitionen über abstrakte Basisklassen. Erlaubt Austauschbarkeit zur Laufzeit. Verhindert eine Vielzahl von Optimierungen, z.b. inlining, loop unrolling. Zusätzlicher Overhead (function lookup table). Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

61 Polymorphismen Statischer vs. Dynamischer Polymorphismus Dynamischer Polymorphismus Der ganz normale Polymorphismus. Anwendung: Interface-Definitionen über abstrakte Basisklassen. Erlaubt Austauschbarkeit zur Laufzeit. Verhindert eine Vielzahl von Optimierungen, z.b. inlining, loop unrolling. Zusätzlicher Overhead (function lookup table). Statischer Polymorphismus Erlaubt lediglich Austauschbarkeit zur Compile-Zeit. Erlaubt alle Optimierungen. Längere Kompilierzeiten. Reduziert den Overhead der Interfaces. Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

62 Polymorphismen Statischer vs. Dynamischer Polymorphismus Techniken zur Realisierung der Polymorphismen: statisch: Templates Überladen von Funktionen Engine -Technik dynamisch: virtuelle Funktionen Überschreiben von Funktionen Statischer Polymorphismus erlaubt es, Algorithmen und Datenstrukturen zu trennen (Interfaces), wird aber zur Compilezeit ausgewertet und erlaubt exzessives Optimieren. Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

63 Polymorphismen Dynamischer Polymorphismus Beispiel: Dynamischer Polymorphismus bei Matrix-Klasse 1 // base class 2 class Matrix { 3 virtual bool issymmetricpositivedefinit (); 4 }; 5 6 // symmetric matrices 7 class SymmetricMatrix : public Matrix { 8 virtual bool issymmetricpositivedefinit () {... }; 9 }; // upper triangular matrices 12 class UpperTriangularMatrix : public Matrix { 13 virtual bool issymmetricpositivedefinit () 14 { return false }; 15 }; Die Abfrage Ist die Matrix symmetrisch positiv definit wird von der Basisklasse an die abgeleiteten Klassen durchgereicht. Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

64 Polymorphismen Dynamischer Polymorphismus Beispiel: Dynamischer Polymorphismus bei Matrix-Klasse 1 // base class 2 class Matrix { 3 virtual bool issymmetricpositivedefinit (); 4 }; 5 6 // symmetric matrices 7 class SymmetricMatrix : public Matrix { 8 virtual bool issymmetricpositivedefinit () {... }; 9 }; // upper triangular matrices 12 class UpperTriangularMatrix : public Matrix { 13 virtual bool issymmetricpositivedefinit () 14 { return false }; 15 }; Der Ansatz mit virtuellen Funktionen ist hier unter Umständen nicht performant. Ausweg: Statischer Polymorphismus (hier: Engine-Konzept). Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

65 Das Engine-Konzept Polymorphismen Statischer Polymorphismus und Engines 1 // example delegation of a method to an engine 2 template < class Engine > class Matrix { 3 Engine engineimp ; 4 5 bool IsSymmetricPositiveDefinit () 6 { return engineimp. issympositivedefinite (); } 7 }; 8 9 // some engine classes 10 class Symmetric { 11 bool issympositivedefinite () 12 { / check i f m a t r i x i s spd. /} 13 }; class UpperTriangle { 16 bool issympositivedefinite (){ return false ; } 17 }; Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

66 Das Engine-Konzept Polymorphismen Statischer Polymorphismus und Engines 1 // usage (compiler evaluates Type of A!) 2 UpperTriangle upper ; // create upper matrix 3 4 Matrix < UpperTriangle > A( upper ); // pass upper to some 5 // constructor of A 6 7 std :: cout << A. issympositivedefinite () << std :: endl ; Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

67 Polymorphismen Statischer Polymorphismus und Engines Das Engine-Konzept Der Engine-Ansatz Aspekte der verschiedenen Matrizen sind in den Engines (Symmetric oder UpperTriangular) verpackt. Matrix delegiert die meisten Operationen an die Engine zur Compile-Zeit! Dynamischer Polymorphismus durch statischen (Templates) ersetzt. Nachteil: Der Basis-Typ (Matrix) muss alle Methoden aller Subklassen enthalten. Der Trick, dies zu vermeiden, nennt sich Barton-Nackmann-Trick. Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

68 Template Meta Programming Template Meta Programming Entscheidende Technik des statischen Polynorphismus sind Templates. Mit den Templates ist eine Programmiertechnik für Meta-Programme enstanden: Template Meta Programme Idee: Der Compiler agiert als Interpreter. Ersetzen von Kontrollstrukturen wie if und Loops durch Spezialisierung und Rekursion. Theoretisch: Turing-Maschine durch Template Programming möglich. Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

69 Template Meta Programming Beispiel eines Template Meta Programms: Fakultät (T. Veldhuizen) // factorial realized as TMP template < int N> class Factorial { public : enum { value = N * Factorial <N -1 >:: value }; }; // a specialization is needed to break class Factorial <1 > { public : enum { value = 1 }; }; der Wert N! ist zur Kompilierzeit als Factorial<N>::value verfügbar durch erzeugen eines Objekts der Klasse: Factorial <12 > a; // ergibt 12! Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

70 Template Meta Programming Weiteres Beispiel: Fibonacci-Zahlen Das folgende Listing zeigt ein Programm, dass die Fibonacci-Zahlen zur Compile-Zeit und zur Laufzeit auswertet und die Zeiten misst: 1 // fibonacci.cc: 2 // Compute fibonacci numbers at run- and compile time and compare 3 // the time used for it. 4 # include <iostream > 5 # include <cstdio > 6 7 // rekursive runtime variant 8 unsigned long Fibonacci_Simple ( unsigned long n) 9 { 10 if (n ==0) return 0; 11 else if (n ==1) return 1; 12 else 13 return Fibonacci_Simple (n -1) + Fibonacci_Simple (n -2) ; 14 }; // rekursive template instantiations 17 template < unsigned long N> 18 class Fibonacci 19 { 20 public : 21 enum { value = Fibonacci <N -1 >:: value + 22 Fibonacci <N -2 >:: value }; 23 }; Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

71 Template Meta Programming Weiteres Beispiel: Fibonacci-Zahlen Das folgende Listing zeigt ein Programm, dass die Fibonacci-Zahlen zur Compile-Zeit und zur Laufzeit auswertet und die Zeiten misst: 25 // template specializations to abort iterative template instanciation 26 template <> 27 class Fibonacci <1 > { 28 public : 29 enum { value = 1 }; 30 }; template <> 33 class Fibonacci <0 > { 34 public : 35 enum { value = 0 }; 36 }; // main program 39 int main () 40 { 41 // call of recursive Fibonacci 42 clock_t begin_rec = clock (); 43 unsigned long result = Fibonacci_Simple (45) ; 44 clock_t end_rec = clock (); 45 printf (" Recursive Fib (40) = % ld computed in % lf secs.\ n", 46 result, ( double )( end_rec - begin_rec )/ CLOCKS_PER_SEC ); Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

72 Template Meta Programming Weiteres Beispiel: Fibonacci-Zahlen Das folgende Listing zeigt ein Programm, dass die Fibonacci-Zahlen zur Compile-Zeit und zur Laufzeit auswertet und die Zeiten misst: // call of templated Fibonacci 49 begin_rec = clock (); 50 result = Fibonacci <45 >:: value ; 51 end_rec = clock (); 52 printf (" Templated Fib (40) = % ld computed in % lf secs.\ n", 53 result, ( double )( end_rec - begin_rec )/ CLOCKS_PER_SEC ); return 0; 56 } Zeiten bei mir für n = 45: Rekursive Funktion: 31 s, Templates : 0 s (klar :-)). Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

73 Template Meta Programming Template Meta Programming Wofür brauchen wir Template Meta Programme? TMP generieren spezialisierte Algorithmen für kleine Klassen Beispiele: komplexe Zahlen, Tensoren, Gitter,... Idee: Hybrider Ansatz, also eine Zerlegung des Programms in ein TMP, läuft zur Kompilier-Zeit ein normales Programm Laufzeit-Verbesserungen (etwa durch durch massives Inlining) Generische Programmierung und TMP werden fast immer dann verwendet, wenn eine Bibliothek gleichzeitig: performant und flexibel sein soll! Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63

74 Weiterführende Literatur Weiterführende Literatur Es existiert eine Vielzahl Literatur zu den ausschnittsweise vorgestellten Optimierungsmöglichkeiten durch die vorgestellten Techniken (insb. Statischer Polymorphismus). Literatur zu Scientific Computing with C++ N. Josuttis: C++ Templates The Complete Guide T. Veldhuizen: Techniques for Scientific C++ T. Veldhuizen: Template Metaprogramming E. Unruh: Prime Number Computation (historisches Beispiel für Template Meta Programming) Dan Popović (IWR, Heidelberg) C++ für Wissenschaftliches Rechnen 24. Oktober / 63